E-Ciencia


Cuando hablamos de e-ciencia, y según la Fundación Española de Ciencia y Tecnología (FECYT), nos referimos "a las actividades científicas a muy gran escala que deberán desarrollarse cada vez más mediante colaboraciones globales distribuidas y accesibles a través de Internet. Este tipo de actividad científica cooperativa requerirá acceso a bancos de datos muy voluminosos y a recursos decomputación de muy gran escala, además de prestaciones de visualización de alta calidad y otro tipo de herramientas".
La pregunta clave, tras lo expuesto en este capítulo, es si la e-ciencia es simplemente ciencia clásica conectada a la red, o si más bien nos encontramos ante nuevos modos de producir, gestionar y analizar la información científica a través de innovadoras formas de trabajo a distancia.Una mirada a las argumentaciones realizadas hasta este momento, nos impulsan a afirmar que nos encontramos, efectivamente, ante una e-ciencia, una nueva forma de crear, evaluar y difundir el conocimiento. Con ello no pretendemos afirmar que es algo radicalmente nuevo y que no existe ligazón alguna con el período previo. Lo que importa es admitir que la relación entremundo-conocimiento-investigadores ha sido radicalmente trasformada. La epistemología, el estudio de los modos de adquirir y crear conocimiento válido, debe incluir estas nuevas variables en nuestros análisis, por lo que, extendiendo el símil, estamos ante una e-epistemología.
Toda nuestra reflexión gira en torno a la idea de 'información', el concepto clave de las teorías sociológicas que analizan la dirección universaltomada a finales del siglo XX e inicios del XXI, que remite a diversos fenómenos a considerar sobre la naturaleza de la ciencia contemporánea:
 Proceso
Concreciones
Creación 
/Descubrimiento
Data Tsunami: Peta bytes de datos. 
Instrumentos virtuales. 
Ontologías. 
Inteligencia Artificial (IA).
Gestión: 
búsqueda- 
acceso-traslado- 
manipulación- 
minería
Bases de datos: 
Complejas,jerárquicas, dinámicas, 
inconsistentes. 
Software. 
Middleware.
Comprensión
Modelización computarizada. 
Visualización (entornos amigos). 
Integración de la información (gen 
-sociedad).
Evaluación
Computacional, abierta.
Comunicación
Revistas electrónicas gratuitas.
Trabajo
Des localizado. 
En red. 
Cooperativo. 
Dinámico. 
Interoperabilidad. 
Cognición socialmente distribuida.Financiación
Pública-privada.
Control
Evitando regulaciones nacionales.
Es un hecho, la cantidad de información con la que deben trabajar los investigadores de nuestros días es de una magnitud tal, que requiere de nuevas formas de trabajar con los datos.
Esta e-ciencia no es solo un deseo pro-tecnológico, sino más bien la respuesta a las necesidades de la investigación en múltiples disciplinasde finales de los años noventa del siglo XX. No es por azar que Tim Berners-Lee inventó la World Wide Web en el CERN: ya por entonces, los físicos se encontraban con grandes cantidades de datos que necesitaban coordinar con colegas de otros países, becarios post-docto-rales desplazados, técnicos especializados no residentes en Suiza,... Sin embargo, tampoco debemos pensar que la creación de estosservicios es algo habitual en la estructura de la ciencia. Como en tiempos anteriores, lo que beneficia curricularmente a un investigador es el trabajo propio en el laboratorio, y no la creación de herramientas compartibles en red. Pero por lo visto hasta este momento, somos capaces de advertir la crucial importancia de la creación de soft- y middleware. Es necesario, pues, volver a plantearnos lascaracterísticas recompensables en la carrera científica, siempre desde un punto de vista social, es decir, considerando la ciencia como un proyecto comunitario que debe su evolución y progreso a muchas variables.
En junio de 2005, Vinton G. Cerf y Robert E. Kahn recibieron el premio A.M. Turing, el premio sobre computación más importante a nivel internacional. Aunque se trata de un premio...